Effects of Air Pollution on Consumer Decision-Making Behavior: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose/Significance: In recent years, consumer behavior studies have shown that weather and air quality have a significant impact on consumers' purchasing behavior. Therefore, it is necessary to understand the different ways and causes of consumers' responses to weather conditions. However, the existing relevant research results are scattered in different disciplines and lack of summary and sorting of the research topic. By systematically reviewing the impact of air pollution on consumer decision-making, we can fully understand the change of consumer behavior caused by air pollution factors at the macro level and help enterprise managers to develop targeted marketing management strategies to avoid or reduce the impact of air quality on consumer decision-making behavior. Design/Method: This paper systematically reviews the impact of air pollution on consumers' decision-making behavior based on key keywords retrieved from major academic literature databases and search engine websites. In detail, with the framework of the stimulus-organism-response (S-O-R) model in the field of environmental psychology and based on the process perspective, the paper divides the impacts of air pollution on consumer's decision-making behavior into the change of body and mind before consumer decision-making process, change of the decision behavior in the process of consumption decision-making and consumption experience and evaluation behavior after the process of consumption decision making. Conclusion/Findings: By establishing and analyzing the thematic structure of studies on the impact of air pollution, the results show that air pollution has a wide range of impacts on consumers, ranging from health risks to mood changes and from changes in daily habits to changes in consumption behaviors of individuals and groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».